Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi informasi Volume 7, Nomor 2, Oktober 2023, hal. 93 - 108 ISSN 2598-2079 (print) | ISSN 2597-9671 (online)
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PEMILIHAN MAHASISWA TERBAIK PADA STMIK DHARMA WACANA
Dera Rara Yusnira, Tri Aristi Saputri
Program Studi Sistem Informasi STMIK Dharma Wacana, Kota Metro, Lampung, Indonesia, 35142 E-Mail: dera.rara21@gmail.com, aristy@dharmawacana.ac.id

## Abstract
In  tertiary  institutions  students  are  asked  to  be  active  and  excel  in  academic  and non-academic  fields.  For  this  reason,  the  determination  of  the  best  student  is  not only  seen  from  the  final  GPA  score  but  also  from  other  abilities.  With  the participation  of  students  in  activities  outside  the  campus  can  increase  the intellectual  abilities  and  experience  of  students,  at  the  end  of  each  education  the best students will be determined in one batch of graduates. error in the evaluation process.  The  purpose  of  this  study  is  to  apply  the  Simple  Additive  Weighting (SAW) method in order to get the best student results at STMIK Dharma Wacana in each study program, based on a calculation scale that has the following percentage values:  GPA  20%,  Study  Period  20%,  No  D  Score  10%,  Student Activities  20%, and Other Achievements 10%. By applying this method, the best students from two Study Programs have been determined, in which each Study Program is determined to be the best 1,2,3.

## Keywords: Academic, Student, Best, SAW, SPK

## Abstrak
Dalam  perguruan  tinggi  mahasiswa  diminta  untuk  aktif  dan  berprestasi  dalam bidang  akademik  maupun  non  akademik.  Untuk  itu  dalam  penentuan  mahasiswa terbaik tidak hanya dilihat dari nilai akhir IPK tetapi juga dinilai dari kemampuan lainya.  Dengan  keikutsertaan  mahasiswa  pada  kegiatan-kegiatan  di  luar  kampus dapat  menambah  kemampuan  intelektual  serta  pengalaman  mahasiswa,  di  setiap akhir  pendidikan  akan  ditentukan  mahasiswa  terbaik  dalam  satu  angkatan kelulusan  Pada  STMIK  Dharma  Wacana  pemilihan  mahasiswa  terbaik  masih dilakukan  dengan  cara  manual  yang  mana  proses  ini  memakan  waktu  yang  lama dan  memungkinkan  terjadinya  kesalahan  dalam  proses  penilaian.  Tujuan  dari penelitian ini adalah dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) agar mendapat  hasil  mahasiswa  terbaik  di  STMIK  Dharma Wacana  pada masing- masing program studi, dengan berdasarkan  sekala perhitungan yang memiliki nilai persentase  sebagai  berikut:  IPK  20%,  Masa  Studi  20%,  Tidak  ada  Nilai  D  10%, Kegiatan  Kemahasiswaan  20%,  dan  Prestasi  Lain  10%.  Dengan  menerapkan metode ini telah ditentukan mahasiswa terbaik dari  dua Program Studi, yang mana masing-masing Program Studi ditentukan terbaik 1,2,3.
Kata Kunci: Akademik, Mahasiswa, Terbaik, SAW, SPK

## 1. Pendahuluan
Perguruan  tinggi  merupakan  tempat  menimba  ilmu  baik  dalam  bidang  akademik maupun  non  akademik.  Setiap  mahasiswa  berhak    mengeksplorasi  minat  dan  bakat mereka  melalui  kegiatan-kegiatan  di  dalam  maupun  di  luar  kampus[1].  Dengan keikutsertaan mahasiswa pada kegiatan-kegiatan tersebut, dapat menambah kemampuan intelektual serta pengalaman mahasiswa[2]. Di setiap akhir pendidikan, akan ditentukan mahasiswa  terbaik  dalam  satu  angkatan  kelulusan,  yang  ditentukan  berdasarkan  nilai akademik  maupun  non  akademik  dari  setiap  mahasiswa.  Hal  tersebut  tentu  dapat mempengaruh inilai bagi mahasiswa itu sendiri[3].
Menentukan  mahasiswa  terbaik  merupakan  masalah  yang  memerlukan  beberapa proses  penilaian[4].  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  proses  multi-faktor,  salah  satunya  adalah  metode simple  additive weighting [5].  Konsep  metode  ini  mencari rating kerja  pada  setiap  alternatif  di  semua atribut  yang  dapat  memperhitungkan  seluruh  kriteria  yang  mendukung  pengambilan keputusan  dalam  pemilihan  mahasiswa  secara  cepat,  mudah,  dan  dengan  proses pengolahan  data  yang  memungkinkan  perangkingan  untuk  menentukan  mahasiswa terbaik[6].
Penelitian ini bertujuan untuk membantu menentukan mahasiswa terbaik di STMIK Dharma Wacana Metro dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting dan mengacu pada kriteria yang telah ditetapkan untuk memilih dari beberapa alternatif yang ada[7]. Penulis memilih menggunakan metode simple addtitve weighting karena mudah dimengerti, lebih flekssibel, dan dapat memecahkan persoalan yang kompleks dan melakukan pembelajaran berdasarkan pengetahuan dan pengalaman manusia dalam memecahkan suatu masalah.

## 2. Kajian Pustaka
1.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Decision Support System (DSS) adalah pengembangan sistem informasi manajemen yang dilengkapi dengan kemampuan analis untuk menghasilkan beberapa alternatif pertimbangan keputusan atau informasi lain yang terkait dengan suatu fokus pengambilan keputusan sebagai penunjang keputusan yang akan dilakukan oleh manajemen[8]. Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membuat manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur[9].
Manfaat dari Sistem Peniunjang Keputusan[10], sebagai berikut
1. SPK  membantu  memperluas  kemampuan  dari  pengambil  keputusan terutama dalam hal memproses dat amenjadi suatu informasi yang dapat digunakan oleh pengguna[7].
2. SPK  membantu  pengambil  keputusan  untuk  dapat  memecahkan permasalahan  yang  terjadi  baik  masalah  yang  semi  terstruktur, terstruktur, tidak terstruktur dan masalah yang kompleks sekalipun[11].
3. SPK  membantu  menghasilkan  solusi  terbaik  dengan  lebih  cepat  serta solusi yang dihasilkan juga dapat dipertanggung jawabkan[12].
1.1.2 Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)    dapat  diartikan  sebagai metode pembobotan sederhana atau penjumlahan terbobot pada penyelesaian

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PEMILIHAN MAHASISWA TERBAIK PADA STMIK DHARMA WACANA
masalah dalam sebuah sistem pendukung keputusan[13]. Konsep metode ini adalah  dengan  mencari  rating  kinerja  (skala  prioritas)  pada  setiap  alternatif di semua atribut[14].
Adapun  rumus  yang  digunakan  pada  metode
Simple  Additive
Weighting, yaitu :
a. Menormalisasikan setiap alternatif (menghitung nilai rating kinerja).
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗
𝑥 𝑖𝑗
Keterangan : rij = nilai rating kinerja ternormalisasi xij = nilai terbesar dari setiap kriteria maxi xij = jika nilai terbesar adalah terbaik mini xij = jika nilai terkecil adalah terbaik
b. Menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternatif
𝑣 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Keterangan :
V i = nilai akhir dari alternatif W j = bobot yang telah ditentukan r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi

## 1.1.3 Weighted Product (WP)
Metode  WP  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut, dimana  rating  setiap  atribut    harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut yang  bersangkutan.  proses  ini  sama  halnya  dengan  proses  normalisasi. pertama  dilakukan  perbaikan  bobot  (normalisasi  vector  bobot)  terlebih dahulu dengan menggnakan nilai bobot awal.
Dari  metode simple  additive  weighting (SAW)  dan weighted  product (WP) saya memilih menggunakan metode simple additive weighting (SAW) karena kelebihan dari metode ini dibandingkan dengan metode lain terletak pada  kemampuanya  untuk  melakukan  penilaian  secara  tepat  karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan.

## 3. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk  menentukan  pemilihan  mahasiswa terbaik STMIK DHARMA ACANA METRO dengan metode SAW dapat dilihat di bawah ini

## .
Gambar 1. Metode SAW

## 4. Hasil dan Pemabahasan
Data  alternative  Mahasiswa  Peserta Wisuda  STMIK  Dharma Wacana  Metro  dapat di lihat pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel ini berisikan kriteria Nilai Mahasiswa Prodi Sistem Informasi No Nama Mahasiswa Kriteria IPK Masa studi Tidak  ada nilai D Kegiatan Kemahasiswaan Prestasi lain 1 M. Ghifary Iqbal Fauzy  3.26 8 0 1 0 2 Nurul Eriyani 3.22 8 0 1 0.25 3 Okke Stevanus 3.49 8 0 0 0 4 M. Luthfi Hafidz 3.07 8 0 0.25 0 5 Komang Yudhistira 3.42 8 0 0 0 6 Riswan Hasbid 3.28 8 0 0.25 0 7 Siti Kohiriah 3.26 8 0 0 0 8 Yudi Prasetyo 2.68 8 2 0.25 0 9 Aris Setiawan 3.06 8 0 0 0 10 Johan 3.32 8 0 0 0 11 Yontrianto Saptono 3.40 8 0 0 0
Menentukan kriteria setiap alternatif untuk mahasiswa terbaik Membuat matriks keputusan Menghitung normalisasi matriks MenentukanNilai Bobot Prioritas
Melakukan proses prankingan

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PEMILIHAN MAHASISWA TERBAIK PADA STMIK DHARMA WACANA
Tabel 2.
Tabel ini berisikan kriteria Nilai Mahasiswa Prodi Tekhnik Informatika
No Nama Mahasiswa Kriteria IPK Masa studi Tidak  ada nilai D Kegiatan Kemahasiswaan Prestasi lain 1 Kholik Hidayatullah 3.08 8 0 0.5 0 2 Mafiqotul Khoiriyah 3.14 8 0 0 0 3 I  Gusti  Made  Rai Indrawan 3.24 8 0 0 0 4 Desi Kurniawati 3.28 8 0 0.25 0 5 Muhammad Yunus 3.14 8 0 1 0.25 6 Eka Rudiawati Putri 3.17 8 0 0 0 7 Hizkia Dwi Putro Laksono 3.04 8 0 0 0 8 Ade Indriani 3.42 8 0 0.75 0 9 Ison Alvian Nawawi 3.32 8 0 0 0 10 Doni andrian 3.50 8 0 0.75 0 11 Abi Febriyanto 3.42 8 0 0 0 12 Deo Pratama 3.36 8 0 0.5 0 13 Anisa 3.26 8 0 0.25 0 14 Rengga Adinata 3.38 8 0 0 0 15 Estu Putri 3.19 8 0 0 0 16 Lulu Nafisa 3.29 8 0 0.25 0 17 Erviana 3.39 8 0 0.25 0 18 Putri Yasari 3.25 8 0 0 0 19 Ari Setiawan 3.35 8 0 0 0 20 Ferry Dwi Aldian 3.22 8 0 0 0 21 Aditya Fikri Haikal 3.24 8 0 0.25 0 22 Desi Pusfitasari 3.22 8 0 0.25 0 23 Arbiyansyah Gusti Pratama 3.40 8 0 0.25 0 24 Muhammad Yudi Abdul Syawari 3.51 8 0 0.25 0 25 Nur Oktavia 3.31 8 0 0 0 26 Dede Mulyana 3.53 8 0 0.5 0 27 Rizqy Asshiddiqya Ahmad Sholeh 3.13 8 4 0.5 0 29 Birgita Priska Avia 3.46 8 0 0 0 30 M. Khoirul Hakim AR 3.07 8 0 0 0 31 Wilda Yulianti 3.32 8 0 0 0 32 Ismail Puji Saputra 3.54 8 0 0 0 33 Apri Riyawan 3.29 8 0 0 0 44 Kurnia Wulan Suci 3.19 8 0 0 0

## 4.1 Kriteria dan Bobot
Tabel 3 Tabel ini berisikan Kriteria Nilai IPK yang nantinya akan digunakan untuk perhitungan dalam menentukan mahasiswa terbaik. Nilai IPK Bobot (W) Nilai 1.50 – 2.00 Sangat Rendah ( SR ) 0 2.01 – 2.75 Rendah ( R ) 0.25 2.76 – 3.00 Cukup ( C ) 0.5 3.01 – 3.49 Tinggi ( T ) 0.75 3.50 – 4.00 Sangat Tinggi ( ST ) 1
Tabel 4.
Tabel ini berisikan Kriteria Nilai Masa Studi yang akan digunakan dalam perhitungan
menentukan mahasiswa terbaik. Nilai Masa Studi Bobot (W) Nilai 13 – 14 Semester Sangat Rendah ( SR ) 0 11 – 12 Semester Rendah ( R ) 0.25 9 – 10 Semester Cukup ( C ) 0.5 8 Semester Tinggi ( T ) 0.75 7 Semester Sangat Tinggi ( ST ) 1 Tabel 5. Tabel ini berisikan Kriteria Nilai Tidak Ada Nilai D Maximal 10% dari SKS Tidak Ada Nilai D Maximal 10%dari SKS Bobot (W) Nilai 13 – 14 SKS Sangat Rendah ( SR ) 0 9 – 12 SKS Rendah ( R ) 0.25 5 – 8 SKS Cukup ( C ) 0.5 1 – 4 SKS Tinggi ( T ) 0.75 0 SKS Sangat Tinggi ( ST ) 1 Tabel 6. Tabel ini berisikan Kriteria Nilai Kegiatan Kemahasiswaan Nilai Kegiatan Kemahasiswaan Bobot (W) Nilai Tidak mengikuti kegiatan apapun Sangat Rendah ( SR ) 0 Peserta pelatihan/workshop/kegiatan lain Rendah ( R ) 0.25 Aktif Kegiatan Kepanitiaan Cukup ( C ) 0.5 Anggota BEM/UKM Tinggi ( T ) 0.75 Pengurus BEM/UKM/HIMA (Ketua, wakil ketua, sekertaris, dan bendahara) Sangat Tinggi ( ST ) 1 Tabel 7. Tabel ini berisikan Kriteria Nilai Prestasi Lain Nilai Prestasi Lain Bobot (W) Nilai Tidak ada prestasi Sangat Rendah ( SR ) 0 Pemenang lomba tingkat Kabupaten/local Rendah ( R ) 0.25 Pemenang lomba tingkat Provinsi/Daerah Cukup ( C ) 0.5 Pemenang lomba tingkat nasional Tinggi ( T ) 0.75 Pemenang lomba tingkat internasional Sangat Tinggi ( ST ) 1 4.2 Bobot Preferensi ( W )
Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan(  W  )setiap kriteria.  Bobot  kriteria  yang  digunakan  dalam  seleksi  pemilihan mahasiswa  terbaik  pada  STMIK  Dharma  Wacana  Metro,  dapat  di  lihat pada tabel 4.7
Tabel 8. tabel ini beririkan  Kriteria Bobot penilian yang akan digunakan untuk perhitungan dalam menentukan mahasisa terbaik. Kriteria ( C ) Bobot  ( W ) Desimal Nilai IPK 30% 0.3 Masa Studi 30% 0.3 Tidak Ada Nilai D 10% 0.1 Kegiatan Kemahasiswaan 20% 0.2 Prestasi Lain 10% 0.1

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PEMILIHAN MAHASISWA TERBAIK PADA STMIK DHARMA WACANA
4.3 Nilai Rating Kecocokan Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang telah ditentukan dapat di lihat pada tabel 9.
Tabel 9.
Tabel ini berisikan Rating Kecocokan Alternatif prodi sistem Informasi
No Nama Mahasiswa Kriteria IPK Masa studi Tidak ada  nilai D Kegiatan kemahasiswaan Prestasi lain 1 M. Ghifary Iqbal Fauzy 0.75 0.75 1 1 0 2 Nurul Eriyani 0.75 0.75 1 1 0.25 3 Okke Stevanus 0.75 0.75 1 0 0 4 M. Luthfi  Hafidz 0.75 0.75 1 0.25 0 5 KomangYudhistira 0.75 0.75 1 0 0 6 Riswan Hasbid 0.75 0.75 1 0.25 0 7 Siti Kohiriah 0.75 0.75 1 0 0 8 Yudi Prasetyo 0.25 0.75 0.75 0.25 0 9 Aris Setiawan 0.75 0.75 1 0 0 10 Johan 0.75 0.75 1 0 0 11 Yontrianto Saptono 0.75 0.75 1 0 0 Tabel 10. Tabel ini Rating Kecocokan Alternatif prodi Tekhnik Informatika No Nama Mahasiswa Kriteria IPK Masa studi Tidak ada  nilai D Kegiatan kemahasiswaan Prestasi lain 1 Kholik Hidayatullah 0.75 0.75 1 0.5 0 2 Mafiqotul Khoiriyah 0.75 0.75 1 0 0 3 I Gusti Made Rai Indrawan 0.75 0.75 1 0 0 4 Desi Kurniawati 0.75 0.75 1 0.25 0 5 Muhammad Yunus 0.75 0.75 1 1 0.25 6 Eka Rudiawati Putri 0.75 0.75 1 0 0 7 Hizkia Dwi Putro Laksono 0.75 0.75 1 0 0 8 Ade Indriani 0.75 0.75 1 0.75 0 9 Ison Alvian Nawawi 0.75 0.75 1 0 0 10 Doni andrian 1 0.75 1 0.75 0 11 Abi Febriyanto 0.75 0.75 1 0 0 12 Deo Pratama 0.75 0.75 1 0.5 0 13 Anisa 0.75 0.75 1 0.25 0 14 Rengga Adinata 0.75 0.75 1 0 0 15 Estu Putri 0.75 0.75 1 0 0 16 Lulu Nafisa 0.75 0.75 1 0.25 0 17 Erviana 0.75 0.75 1 0.25 0 19 Putri Yasari 0.75 0.75 1 0 0 20 Ari Setiawan 0.75 0.75 1 0 0 21 Ferry Dwi Aldian 0.75 0.75 1 0 0 22 Aditya Fikri Haikal 0.75 0.75 1 0.25 0 23 Desi Pusfitasari 0.75 0.75 1 0.25 0 24 Arbiyansyah Gusti Pratama 0.75 0.75 1 0.25 0
25 Muhammad  Yudi  Abdul Syawari 1 0.75 1 0.25 0 26 Nur Oktavia 0.75 0.75 1 0 0 27 Dede Mulyana 1 0.75 1 0.5 0 28 Rizqy Asshiddiqya Ahmad Sholeh 0.75 0.75 0.75 0.5 0 29 Birgita Priska Avia 0.75 0.75 1 0 0 30 M. Khoirul Hakim AR 0.75 0.75 1 0 0 31 Wilda Yulianti 0.75 0.75 1 0 0 32 Ismail Puji Saputra 1 0.75 1 0 0 33 Apri Riyawan 0.75 0.75 1 0 0 34 KurniaWulan Suci 0.75 0.75 1 0 0

## 4.4 Matrik keputusan
Tabel 11. tabel ini berisikan rating kecocokan setiap alternatif prodi Sistem Informasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Mhs 1 0.75 0.75 1 1 0 Mhs 2 0.75 0.75 1 1 0.25 Mhs 3 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 4 0.75 0.75 1 0.25 0 Mhs 5 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 6 0.75 0.75 1 0.25 0 Mhs 7 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 8 0.25 0.75 0.75 0.25 0 Mhs 9 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 10 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 11 0.75 0.75 1 0 0 Maksimal 0.75 0.75 1 1 0.25
Menghitung  normalisasi  berdasarkan  atribut  benefit  dan  cost  untuk menghitung atribut keuntungan  maka nilai  (X ij ) dibagi dengan nilai (MAX xij)  dari  setiap  kolom,  sedangkan  bila  atribut  cost,  nilai  (MIN  xij)  dari  tiap kolom atribut dibagi dengan nilai (Xij) setiap kolom.
𝑋 = [ 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1
1/1 = 1 1/1 = 1 0/0.25 = 0 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 1/1 = 1 0.25/0.25 = 1 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.25/0.75 = 0.34 0.75/0.75 = 1 0.75/1 = 0.75 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/0.75 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 ]

## PEMILIHAN MAHASISWA TERBAIK PADA STMIK DHARMA WACANA
Tabel 12.
Tabel ini berisikan rating kecocokan setiap alternatif dan nilai maksimal prodi Tekhnik
Informatika Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Mhs 1 0.75 0.75 1 0.5 0 Mhs 2 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 3 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 4 0.75 0.75 1 0.25 0 Mhs 5 0.75 0.75 1 1 0.25 Mhs 6 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 7 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 8 0.75 0.75 1 0.75 0 Mhs 9 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 10 1 0.75 1 0.75 0 Mhs 11 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 12 0.75 0.75 1 0.5 0 Mhs 13 0.75 0.75 1 0.25 0 Mhs 14 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 15 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 16 0.75 0.75 1 0.25 0 Mhs 17 0.75 0.75 1 0.25 0 Mhs 18 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 19 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 20 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 21 0.75 0.75 1 0.25 0 Mhs 22 0.75 0.75 1 0.25 0 Mhs 23 0.75 0.75 1 0.25 0 Mhs 24 1 0.75 1 0.25 0 Mhs 25 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 26 1 0.75 1 0.5 0 Mhs 27 0.75 0.75 0.75 0.5 0 Mhs 28 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 29 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 30 0.75 0.75 1 0 0 Mhs 31 1 0.75 1 0 0 Mhs 32 0.75 0.75 1 0 0 Maksimal 1 0.75 1 1 0.25
𝑋 = [ 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.5/1 = 0.5 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 1/1 = 1 0.25/0.25 = 1 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.75/1 = 0.75 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 1/1 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.75/1 = 0.75 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.5/1 = 0.5 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 1/1 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.25/1 = 0.25 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 1/1 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.5/1 = 0.5 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0.5/1 = 0.5 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 0.75/1 = 0.75 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 1/1 = 1 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 0.75/1 = 0.75 0.75/0.75 = 1 1/1 = 1 0/1 = 0 0/0.25 = 0 ] Tabel 13. Tabel ini berisikan matrik ternormalisasi prodi Sistem Informasi Mhs 1 1 1 0.75 1 0 Mhs 2 1 1 0.75 1 1 Mhs 3 1 1 0.75 0 0 Mhs 4 1 1 0.75 0.25 0 Mhs 5 1 1 0.75 0 0 Mhs 6 1 1 0.75 0.25 0 Mhs 7 1 1 0.75 0 0 Mhs 8 0.34 1 1 0.25 0 Mhs 9 1 1 0.75 0 0 Mhs 10 1 1 0.75 0 0 Mhs 11 1 1 0.75 0 0

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PEMILIHAN MAHASISWA TERBAIK PADA STMIK DHARMA WACANA
𝑋 = [ 1 1 1
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0.25 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0.25 0 1 1 1 0 0 0.34 1 0.75 0.25 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 ] Tabel 14. Tabel ini beririkan matrik ternormalisasi pada prodi Tekhnik Informatika Mhs 1 0.75 1 1 0.5 0 Mhs 2 0.75 1 1 0 0 Mhs 3 0.75 1 1 0 0 Mhs 4 0.75 1 1 0.25 0 Mhs 5 0.75 1 1 1 1 Mhs 6 0.75 1 1 0 0 Mhs 7 0.75 1 1 0 0 Mhs 8 0.75 1 1 0.75 0 Mhs 9 0.75 1 1 0 0 Mhs 10 1 1 1 0.75 0 Mhs 11 0.75 1 1 0 0 Mhs 12 0.75 1 1 0.5 0 Mhs 13 0.75 1 1 0.25 0 Mhs 14 0.75 1 1 0 0 Mhs 15 0.75 1 1 0 0 Mhs 16 0.75 1 1 0.25 0 Mhs 17 0.75 1 1 0.25 0 Mhs 18 0.75 1 1 0 0 Mhs 19 0.75 1 1 0 0 Mhs 20 0.75 1 1 0 0 Mhs 21 0.75 1 1 0.25 0 Mhs 22 0.75 1 1 0.25 0 Mhs 23 0.75 1 1 0.25 0 Mhs 24 1 1 1 0.25 0 Mhs 25 0.75 1 1 0 0 Mhs 26 1 1 1 0.5 0 Mhs 27 0.75 1 1 0.5 0 Mhs 28 0.75 1 0.5 0 0 Mhs 29 0.75 1 1 0 0 Mhs 30 0.75 1 1 0 0 Mhs 31 1 1 1 0 0 Mhs 32 0.75 1 1 0 0 Mhs 33 0.75 1 1 0 0
𝑋 =
[
0.75 1 1 0.5 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0.25 0 0.75 1 1 1 1 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0.75 0 0.75 1 1 0 0 1 1 1 0.75 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0.5 0 0.75 1 1 0.25 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0.25 0 0.75 1 1 0.25 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0.25 0 0.75 1 1 0.25 0 0.75 1 1 0.25 0 1 1 1 0.25 0 0.75 1 1 0 0 1 1 1 0.5 0 0.75 1 1 0.5 0 0.75 1 0.75 0 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0.75 1 1 0 0 0.75 1 1 0 0]
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  perangkingan  dengan  cara  mengalikan matriks ternormalisasi(N) dengan nilai bobot preferensi (W) W = [0.3, 0.3, 0.1, 0.2, 0.1] Proses perankingan prodi Sistem Informasi
𝑋 = [ 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3
1 x 0.1 = 0.1 1 x 0.2 = 0.2 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 1 x 0.2 = 0.2 1 x 0.1 = 0.1 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.34 x 0.3 = 0.102 1 x 0.3 = 0.3 0.75 x 0.1 = 0.075 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 ]
Proses perankingan Teknik Informatika

## PEMILIHAN MAHASISWA TERBAIK PADA STMIK DHARMA WACANA
𝑋 =
[ 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.5 x 0.2 = 0.1 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 1 x 0.2 = 0.2 1 x 0.1 = 0.1 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.75 x 0.2 = 0.15 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.75 x 0.2 = 0.15 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.5 x 0.2 = 0.01 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.25 x 0.2 = 0.05 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.5 x 0.2 = 0.01 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0.5 x 0.2 = 0.01 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 0.75 x 0.1 = 0.075 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 0.75 x 0.3 = 0.225 1 x 0.3 = 0.3 1 x 0.1 = 0.1 0 x 0.2 = 0 0 x 0.1 = 0 ]
Sehingga didapatkan hasil dari perankingan seperti pada Tabel dibawah ini:
Tabel 15. Perankingan Sistem Informasi Mhs 1 0.3 0.3 0.1 0.2 0 Mhs 2 0.3 0.3 0.1 0.2 0.1 Mhs 3 0.3 0.3 0.1 0 0 Mhs 4 0.3 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 5 0.3 0.3 0.1 0 0 Mhs 6 0.3 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 7 0.3 0.3 0.1 0 0 Mhs 8 0.102 0.3 0.075 0.05 0 Mhs 9 0.3 0.3 0.1 0 0 Mhs 10 0.3 0.3 0.1 0 0 Mhs 11 0.3 0.3 0.1 0 0 Tabel 16. Perankingan Tekhnik Informatika Mhs 1 0.225 0.3 0.1 0.1 0 Mhs 2 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 3 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 4 0.225 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 5 0.225 0.3 0.1 0.2 0.1
Mhs 6 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 7 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 8 0.225 0.3 0.1 0.15 0 Mhs 9 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 10 0.3 0.3 0.1 0.15 0 Mhs 11 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 12 0.225 0.3 0.1 0.1 0 Mhs 13 0.225 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 14 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 15 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 16 0.225 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 17 0.225 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 18 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 19 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 20 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 21 0.225 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 22 0.225 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 23 0.225 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 24 0.3 0.3 0.1 0.05 0 Mhs 25 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 26 0.3 0.3 0.1 0.1 0 Mhs 27 0.225 0.3 0.1 0.1 0 Mhs 28 0.225 0.3 0.075 0 0 Mhs 29 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 30 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 31 0.3 0.3 0.1 0 0 Mhs 32 0.225 0.3 0.1 0 0 Mhs 33 0.225 0.3 0.1 0 0
Dari proses perankingan maka langkah selanjutnya adalah menentukan nilai preferensi untuk  setiap  alternatif  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara  amtriks ternormalisasi dengan nilai bobot prefersnsi.
Tabel 17
Tabel ini berisikan Hasil nilai preferensi prodi sistem informasi
Mhs 1 0.9 Mhs 2 1 Mhs 3 0.7 Mhs 4 1.2 Mhs 5 0.7 Mhs 6 0.75 Mhs 7 0.7 Mhs 8 0.7 Mhs 9 0.7 Mhs 10 0.7 Mhs 11 0.7
Nilai yang terbesar mengindikasikan bahwa mahasiswa tersebutlah yang terpilih sebagai mahasiswa terbaik pada prodi Sistem Informasi Terbaik 1: Alternatif 4 dengan nama mahasiswa M. Luthfi Hafidz Terbaik 2 ; Alternatif  2 dengan nama mahasiswa Nurul Eriyani Terbaik 3 ; Alternatif 1 dengan nama mahasiswa M. Ghifary Iqbal Fauzy

## PEMILIHAN MAHASISWA TERBAIK PADA STMIK DHARMA WACANA
Tabel 18. Tabel ini berisikan Hasil nilai preferensi prodi tekhnik informatika Mhs 1 0.725 Mhs 2 0.625 Mhs 3 0.625 Mhs 4 0.675 Mhs 5 0.925 Mhs 6 0.625 Mhs 7 0.625 Mhs 8 0.775 Mhs 9 0.625 Mhs 10 0.85 Mhs 11 0.625 Mhs 12 0.725 Mhs 13 0.675 Mhs 14 0.625 Mhs 15 0.625 Mhs 16 0.675 Mhs 17 0.675 Mhs 18 0.625 Mhs 19 0.625 Mhs 20 0.625 Mhs 21 0.675 Mhs 22 0.675 Mhs 23 0.675 Mhs 24 0.75 Mhs 25 0.625 Mhs 26 0.8 Mhs 27 0.725 Mhs 28 0.575 Mhs 29 0.625 Mhs 30 0.625 Mhs 31 0.7 Mhs 32 0.625 Mhs 33 0.625
Nilai yang terbesar mengindikasikan bahwa mahasiswa tersebutlah yang terpilih sebagai mahasiswa terbaik pada prodi Tekhnik Informatika Terbaik 1: Alternatif 31 dengan nama mahasiswa Ismail Puji Saputra Terbaik 2 ; Alternatif 26 dengan nama mahasiswa Dede Mulyana Terbaik 3 ; Alternatif 10 dengan nama mahasiswa Doni andrian

## 5. Kesimpulan
Hasil perhitungan metode Simple Additive weighting (SAW) pada penentuan mahasiswa terbaik  di  STMIK  Dharma  Wacana  menghasilkan  tiga  terbaik  pada  program  studi Tekhnik Informatika yaitu : Ismail Puji Saputra, Dede Mulyana, Doni Andrian. dan tiga terbaik  dari  program  studi  Sistem  Informasi  yaitu  :  Nurul  Eriyani,  M.  Ghifary  Iqbal Fauzi, M. Luthfi Hafidz.

## Daftar Pustaka
[1] E.  K.  Nurhasanah,  S.  Abadi,  and  P.  Sukamto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  dengan  Metode  Simple Additive  Weighting,” TEKNOSAINS J. Sains, Teknol. Dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 107–118, 2020.
[2] W. Yulianti, B. Sutomo, and A. Perdana, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Dosen Pembimbing  Skripsi  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  (Studi  Kasus STMIK Dharma Wacana Metro),” I-Robot , vol. 2, p. 341338.
[3] S.  Muharni,  S.  Kom,  and  M.  TI, Analisa  dan  Perancangan  Sistem  Informasi: Bintang Pustaka . Bintang Pustaka Madani, 2021.
[4] R.  Fauzan,  Y.  Indrasary,  and  N.  Muthia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi  di  POLIBAN  dengan  Metode  SAW  Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 79–83, 2018.
[5] M. F. Penta, F. B. Siahaan, and S. H. Sukamana, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode SAW pada PT. Kujang Sakti Anugrah,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 2, no. 3, 2019.
[6] R.  Romindo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Mahasiswa  Lulusan Terbaik  di  Politeknik  Ganesha  Medan  Menggunakan  Metode Analytic  Network Process (ANP),” REMIK Ris.  dan E-Jurnal  Manaj.  Inform. Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 18–25, 2016.
[7] R.  L.  Pradana,  D.  Purwanti,  and  A.  Arfriandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Berbasis  Website  dengan  Metode  Simple Additive Weighting,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 8, no. 1, p. 34, 2018.
[8] T.  Limbong et  al. , Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  &  Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] B.  V.  Christioko,  H.  Indriyawati,  and  N.  Hidayati,  “Fuzzy  Multi-Atribute Decision  Making  (Fuzzy  Madm)  Dengan  Metode  Saw  Untuk  Pemilihan Mahasiswa Berprestasi,” J. Transform. , vol. 14, no. 2, pp. 82–85, 2017.
[10]  A.  Budiman,  Y.  D.  Lestari,  and  Y.  F. A.  Lubis,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam  Pemilihan  Pergururan  Tinggi  Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Algoritm. J. Ilmu Komput. Dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 36, 2020.
[11]  U.  Apsiswanto  and  C.  A.  Pamungkas,  “PENERAPAN  METODE  WEIGHT PRODUCT  (WP)  PADA  PEMILIHAN  KAFE  BAGI  MAHASISWA PENDATANG DI KOTA METRO,” J. Inform. , vol. 22, no. 2, 2022.
[12]  O. Stevanus, T. A. Saputri, and U. Saprudin, “PENERAPAN METODE WEIGHT PRODUCT  (WP)  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  PENGAMBILAN KEPUTUSAN  PENENTUAN  PERALATAN  PANCING,” J.  Comput.  Sci.  Inf. Syst. J-Cosys , vol. 2, no. 2, pp. 36–42, 2022.
[13]  B.  Haqi, Aplikasi  SPK  Pemilihan  Dosen  Terbaik  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) Dengan Java . Deepublish, 2019.
[14]  M.  A.  Sembiring  and  M.  F.  larasati  Sibuea,  “Penerapan  Metode  SAW  Untuk Pemberian Beasiswa Mahasiswa Berprestasi,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 12–15, 2019.